紅色敘事情境下生成式知識組織與服務(wù)的邏輯理路和實踐進(jìn)路

摘? 要：本文利用人工智能技術(shù)和元數(shù)據(jù)標(biāo)引與描述技術(shù)，結(jié)合自然語言處理技術(shù)，如本體技術(shù)、語義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等，根據(jù)輸入條件生成與文本或語言序列相匹配的新數(shù)據(jù)，以此構(gòu)建一套完整的基于數(shù)字內(nèi)容的“生成式”紅色敘事文本系統(tǒng)模型并進(jìn)行應(yīng)用分析。

關(guān)鍵詞：生成式；知識組織結(jié)構(gòu)；人工智能；文化旅游；文化繼承與傳遞；智能化服務(wù)

Abstract： This article utilizes artificial intelligence technology and metadata indexing and description technology， combined with natural language processing technologies such as ontology technology and semantic network technology， to generate new data that matches text or language sequences based on input conditions， in order to construct a complete "generative" red narrative text system model based on digital content and conduct application analysis.

Keywords： Red narrative; Knowledge organization; Artificial intelligence; Generative; Cultural tourism; Cultural inheritance and transmission; Intelligent Services

1 引言

習(xí)近平總書記在黨的二十大報告中指出，紅色檔案是我們黨寶貴的成長歷程和奮斗歷程的記錄。隨著《2004—2010年全國紅色旅游發(fā)展規(guī)劃綱要》和《第十二個五年規(guī)劃綱要》等重要文件的發(fā)布，全國各地開始積極推進(jìn)紅色敘事活動。為了促進(jìn)紅色文化的持續(xù)傳承和進(jìn)一步發(fā)展，需要從多個維度切入，提升其整合性、重組性、吸收性、優(yōu)化性、適應(yīng)性和先進(jìn)性。

“紅色文化”代表了中國共產(chǎn)黨領(lǐng)導(dǎo)下的中國人民在革命和建設(shè)過程中所創(chuàng)造的物質(zhì)與精神的寶藏，涵蓋了紅色的資源、傳統(tǒng)和基因等核心元素。當(dāng)前，紅色敘事學(xué)理論被引入到紅色文化研究領(lǐng)域，研究主要聚焦于對紅色敘事數(shù)據(jù)的深入分析和挖掘，忽視了“大數(shù)據(jù)”時代背景下數(shù)字媒體技術(shù)帶來的革命性影響。生成式知識組織是在大數(shù)據(jù)背景下，信息創(chuàng)新和利用的一種研究方法。

目前，以“紅色文化”為核心主題的研究可以歸納為三種類型。一是借助數(shù)字化等智能技術(shù)對紅色文化資源的開發(fā)利用，包括數(shù)字人文角度切入研究、紅色資源開發(fā)的根源思想、多元化開發(fā)信息資源、以數(shù)字化為研究手段開發(fā)還原歷史場景的研究路徑等。二是紅色文化資源開發(fā)利用的模式、路徑等方面研究，包括跨行業(yè)合作的可持續(xù)化利用、基于場域理論的開發(fā)新途徑、區(qū)域特色開發(fā)路徑選擇。三是紅色文化的價值研究，包括紅色文化資源價值重構(gòu)和紅色文化當(dāng)代傳承的有效路徑等。目前文獻(xiàn)研究主要集中在紅色文化價值的探索上，從這些研究中挖掘出的知識相對有限，因此對生成式紅色文化的知識組織研究顯得尤為重要。從信息加工理論角度出發(fā)，運(yùn)用系統(tǒng)科學(xué)中的“涌現(xiàn)”思想構(gòu)建了一種基于知識組織化過程的生成式信息組織模型。生成式知識組織在推進(jìn)信息社會的進(jìn)步和發(fā)展中扮演著至關(guān)重要的角色。

生成信息資源的過程依賴于不同個體和組織間的互動與合作，有助于加強(qiáng)社會聯(lián)系和提升信息化水平。本文從信息論角度出發(fā)，結(jié)合科學(xué)計量學(xué)方法和技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，對生成式特征知識的創(chuàng)新進(jìn)行了系統(tǒng)分析。

2 關(guān)于生成式

生成式描述的是一種依賴于模型的技術(shù)，根據(jù)特定的條件或輸入，產(chǎn)生與模型匹配的輸出結(jié)果，是一種描述語言現(xiàn)象和概念結(jié)構(gòu)之間關(guān)系的理論框架體系。在自然語言處理的領(lǐng)域里，生成式模型經(jīng)常被用來產(chǎn)生文本、文章、對話等自然語言的序列。信息資源的生成模式是在數(shù)字化生產(chǎn)環(huán)境中構(gòu)建的，它基于特定的協(xié)議和規(guī)則，允許用戶深度參與到產(chǎn)品的生成過程中。就生成式模型來講，存在兩種類型的生成式知識，一種是由人類思維邏輯引導(dǎo)的生成式知識，另一種是機(jī)器適用的生成式知識。

人類的生成式和機(jī)器的生成式都是指一種自動生成文本或語言的方法，但兩者之間存在一定的差異。人類的創(chuàng)造方式可以是基于一個特定的主題、情境或目標(biāo)，通過聯(lián)想、創(chuàng)新和表達(dá)等多種方式，利用人類的經(jīng)驗、知識和創(chuàng)造力來自動生成文本或語言。

機(jī)器的生成式則是利用人工智能技術(shù)從已有語料出發(fā)，對特定問題進(jìn)行推理、建模及求解，最終形成相應(yīng)答案的過程，主要包括對文本中詞頻分布特征、句法結(jié)構(gòu)信息以及句法語義關(guān)系等進(jìn)行學(xué)習(xí)。通常，機(jī)器的生成模式是基于一個事先經(jīng)過訓(xùn)練的語言模型構(gòu)建的，它通過輸入一個特定長度的前綴文本，并利用這個前綴來預(yù)測下一個單詞或短語的出現(xiàn)幾率，從而產(chǎn)生新的文本或語言版本。具有生成特性的人工智能（Artificial Intelligence， AI）能夠結(jié)合“大型模型和海量數(shù)據(jù)”并根據(jù)用戶需求快速地發(fā)現(xiàn)問題并且自動地推薦合適的解決方案。海量的數(shù)據(jù)資料能夠為AI帶來更為全面的視野和更深刻的洞見，從而讓AI在更多的應(yīng)用場景中展示其潛在能力。

生成式機(jī)器在速度、效率、準(zhǔn)確性和可控性方面具有明顯優(yōu)勢，但同時也存在著單調(diào)、刻板和缺乏人性化等不足。因此，我們應(yīng)綜合考慮它們各自的優(yōu)勢，揚(yáng)長避短地設(shè)計出適合自己的文本創(chuàng)作方式，從而實現(xiàn)作品意義上的最大化。在真實的應(yīng)用場景中，我們可以根據(jù)具體的需求選擇各種生成策略，并努力融合這兩種方法，從而最大化地展現(xiàn)其創(chuàng)作潛力和價值。本文主要分析人機(jī)交互方式實現(xiàn)生成式知識的組織與服務(wù)，目的是提升生成式的創(chuàng)造性和表達(dá)力。在這兩種能力的共同作用下，生成式知識組織表現(xiàn)出創(chuàng)造性和轉(zhuǎn)化性特征。

（1）創(chuàng)造性。伴隨著信息技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，知識的產(chǎn)生途徑和傳播渠道也在經(jīng)歷著不斷的變革。數(shù)字化技術(shù)能夠把實體資源轉(zhuǎn)換成數(shù)字格式，從而便于存儲和傳播。人工智能技術(shù)使智能信息處理成為可能，從而實現(xiàn)了從人到機(jī)器的跨越。通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，知識的傳遞范圍和速度得到了顯著提升，而多媒體技術(shù)則能以更為生動形象的形式將這些知識展示給大眾。因此，生成式知識成為一種新的知識形態(tài)。人類擁有獨特的認(rèn)知和創(chuàng)造力，如想象力、創(chuàng)新能力和情感體驗。通過聯(lián)想、創(chuàng)新和表達(dá)等方式，基于個體的生活經(jīng)驗、知識積累、審美觀點和情感體驗等多方面的因素，生成式知識具有創(chuàng)造性和表達(dá)性。因此，在創(chuàng)作過程中，用戶需要借助多種媒體工具進(jìn)行信息整合，并對不同媒介間存在差異的內(nèi)容進(jìn)行分析處理，從而獲得有意義的信息內(nèi)容。用戶有能力基于主題、場景、目的或情感狀況等多種因素，采用非線性和靈活的策略來組織和產(chǎn)生文本或語言的序列，從而創(chuàng)作出既獨特又富有表達(dá)力的作品。

（2）轉(zhuǎn)化性。信息資源是一個持續(xù)演變和進(jìn)化的過程，它的形成是一個不斷變化的動態(tài)過程，這要求我們持續(xù)地吸納、整合、分析和應(yīng)用新的信息資源，以適應(yīng)不斷變化的環(huán)境和需求。信息資源能夠在各種不同的形態(tài)和層面上進(jìn)行轉(zhuǎn)換和流通。例如，數(shù)據(jù)可以經(jīng)過深入的分析和挖掘轉(zhuǎn)化為信息，信息可以通過歸納和推理轉(zhuǎn)化為知識，而知識則可以通過實際操作和應(yīng)用轉(zhuǎn)化為智慧。

3 邏輯理路

在“互聯(lián)網(wǎng)+智能終端”的時代背景下，面對海量的信息和資訊，為了更有效地進(jìn)行知識管理，有必要對現(xiàn)有的信息和資訊進(jìn)行整合，這促使了知識生成研究的出現(xiàn)。目前國內(nèi)關(guān)于知識生成的研究成果較多，但尚未有專門針對智慧驅(qū)動型知識生成機(jī)制與應(yīng)用模式等方面開展系統(tǒng)深入研究的成果問世。

多年的研究表明，知識生成主要可以分為兩大類：一是智慧驅(qū)動知識生成，二是數(shù)據(jù)驅(qū)動知識生成。智慧驅(qū)動型知識生成方式是在人類智慧的引導(dǎo)下，知識得以生成和創(chuàng)新。知識的形成最初是由個體的認(rèn)知和過去的經(jīng)驗驅(qū)動的，它具有很強(qiáng)的主觀性，通常是基于個人的經(jīng)驗來決定和推進(jìn)知識研究的進(jìn)展。數(shù)據(jù)驅(qū)動型知識生成方式是一種基于大量數(shù)據(jù)進(jìn)行知識生成的方法，包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用三個階段，從這些數(shù)據(jù)中挖掘出新的規(guī)律和知識，然后通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納和總結(jié)，并利用知識圖譜和主題詞標(biāo)引等手段來表達(dá)和分享，從而推動實際應(yīng)用，實現(xiàn)將數(shù)據(jù)和信息轉(zhuǎn)化為知識生成的目標(biāo)。

隨著深度學(xué)習(xí)、內(nèi)容生成技術(shù)、虛擬現(xiàn)實以及增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)的不斷進(jìn)步，基于這些技術(shù)，用戶在信息應(yīng)用方面的研究也得到了更高層次的提升。人工智能的飛速發(fā)展催生了生成式知識組織的興起，這種知識組織是知識管理中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其核心目標(biāo)是對現(xiàn)有知識進(jìn)行高效的整合和組織，以方便后續(xù)的檢索、應(yīng)用和深入分析。

生成式知識組織通過制定特定的規(guī)則，將知識按照特定的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類、存儲和索引，從而產(chǎn)生新的產(chǎn)品、新的業(yè)態(tài)、新的模式，將人類利用信息挖掘知識推向人機(jī)協(xié)同生成知識的新高度。

在人工智能技術(shù)的推動下，生成式的知識結(jié)構(gòu)在知識生成基礎(chǔ)上得到了升級，并在一定程度上參與到了“知識創(chuàng)造”的過程中。通過從各種數(shù)據(jù)和信息中吸取核心元素，可以創(chuàng)造出創(chuàng)新的內(nèi)容和產(chǎn)品。利用數(shù)據(jù)處理軟件從各種數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)站、文檔和其他信息領(lǐng)域獲取文章、報告、新聞、網(wǎng)頁等載體的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過刪除重復(fù)、不準(zhǔn)確、不完整或無效的數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。

利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)提取各數(shù)據(jù)源中蘊(yùn)含的有價值的知識并加以提煉和總結(jié)。利用云計算平臺構(gòu)建基于云計算技術(shù)的元數(shù)據(jù)管理服務(wù)模式。在這個基礎(chǔ)上，制定母體數(shù)據(jù)的采集、標(biāo)準(zhǔn)化和融合流程，確保來自多個來源的樣本母體數(shù)據(jù)與電子資源等母體數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，并促進(jìn)了不同數(shù)據(jù)類型之間的相互關(guān)聯(lián)和耦合。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從海量異構(gòu)數(shù)據(jù)服務(wù)中提取有效數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于本體和語義分析的知識庫，并根據(jù)用戶需求提供定制化個性化服務(wù)，從而形成一個完整的“開放式”知識服務(wù)平臺。

本文通過對比分析，認(rèn)為基于本體的語義網(wǎng)技術(shù)在知識表示、共享及應(yīng)用方面更適合于作為一種新的研究手段。它們之間的互鑒之處在于，它們都與知識的處理和管理有關(guān)。知識的獲取與表示是實現(xiàn)知識重用的前提，而知識生成則是將信息資源轉(zhuǎn)化為可利用成果的關(guān)鍵。然而，它們在焦點和實施方式上存在差異。知識的創(chuàng)造過程強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新和新知識的形成，這要求我們采用分析、整合和推斷等手段來形成新的見解或應(yīng)對策略。因此，知識生成更側(cè)重于創(chuàng)造新知識。生成式知識組織更傾向于重視知識的整合和組織，其核心方法包括制定規(guī)則、創(chuàng)建索引和分類，以增強(qiáng)知識的可訪問性和可重復(fù)使用性。

知識生成包含概念結(jié)構(gòu)、語義結(jié)構(gòu)以及關(guān)系三個方面。在知識的創(chuàng)造過程中，可以參考生成式知識組織的分類和索引技巧，以更有效地組織和管理新產(chǎn)生的知識。在構(gòu)建生成式的知識結(jié)構(gòu)時，可以參考知識生成的思維方式和技巧，以更深入地理解和組織現(xiàn)有的知識體系。

4 實踐進(jìn)路

目前，對紅色敘事的保護(hù)主要存在“記憶”缺失、“文本”缺漏、“載體”單一等問題。生成式知識組織通過數(shù)字化、復(fù)制和出版等多種方式保護(hù)和傳承珍貴的紅色資源，能夠有效地解決紅色敘事所遇到的困境。

以保護(hù)為核心的生成式知識組織研究的關(guān)鍵在于在實際操作中強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新思維和創(chuàng)造性，從現(xiàn)實出發(fā)，建構(gòu)基于“生成”理念下紅色敘事的知識體系框架。紅色敘事在知識生成上的多元性主要體現(xiàn)在它的內(nèi)容、展現(xiàn)方式以及起源等多個層面。利用二維、三維掃描、數(shù)字?jǐn)z影、三維建模和圖像處理等多種技術(shù)手段，對紅色敘事進(jìn)行數(shù)字化處理，生成紅色文化遺產(chǎn)的圖形結(jié)構(gòu)、紋理等多種數(shù)字信息，構(gòu)建一個完整而豐富的“紅色記憶”數(shù)據(jù)庫體系。

4.1 實例分析。下面以1948年爆發(fā)的豫東戰(zhàn)役作為具體案例，探討利用生成式技術(shù)構(gòu)建紅色敘事的方法與流程。

首先，紅色素材組織。在數(shù)據(jù)預(yù)處理層面對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重、標(biāo)注等處理。聯(lián)合檔案館、圖書館、文化館等文化組織，從書籍、檔案、文章、電影、紀(jì)錄片等渠道汲取相關(guān)歷史素材，通過查閱文獻(xiàn)資料，到遺址所在地和博物館調(diào)查，走訪革命前輩后代等方式，全面掌握紅色文化資源的情況，并進(jìn)行數(shù)字化資料采集。數(shù)字化采集的資料按照主題內(nèi)容、時間順序或使用途徑進(jìn)行翔實記錄、分類、組織和存儲，以此搭建紅色資源采集分類的數(shù)字化模型。

其次，數(shù)據(jù)生成處理。利用文本摘要工具，將長篇的紅色故事或歷史文獻(xiàn)自動壓縮為簡潔的摘要，進(jìn)行分詞、去除停用詞、標(biāo)準(zhǔn)化等操作，對數(shù)字化采集模型存儲中的材料以關(guān)鍵詞、短語、句子、文段為目標(biāo)進(jìn)行摘要處理，將收集到的素材轉(zhuǎn)換為可供模型訓(xùn)練的格式。例如，根據(jù)豫東戰(zhàn)役的時間、地點、角色和事件等信息建立數(shù)據(jù)庫，作為模型訓(xùn)練的預(yù)處理數(shù)據(jù)。在模型訓(xùn)練階段，設(shè)定特定的主題或關(guān)鍵字，確保生成的內(nèi)容更加接近預(yù)期。在模型應(yīng)用階段，通過輸入一段引導(dǎo)性的文字或者關(guān)鍵詞，模型即可根據(jù)已有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成新的內(nèi)容。經(jīng)過人工評估和篩選，開發(fā)基于生成式工具的交互式學(xué)習(xí)應(yīng)用，去除不合適的部分，保留高質(zhì)量的內(nèi)容。根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，提升生成的質(zhì)量。盡管語言模型能夠產(chǎn)生極其逼真的文本，但生成的內(nèi)容仍然需要經(jīng)過人類的仔細(xì)審核和干預(yù)，以確保其準(zhǔn)確性和適用性。

最后，構(gòu)建知識圖譜。利用生成式工具構(gòu)建紅色歷史的知識圖譜。結(jié)合語音合成和影像生成技術(shù)，構(gòu)建基于紅色歷史的智能問答系統(tǒng)。對已訓(xùn)練的模型進(jìn)行微調(diào)、調(diào)整參數(shù)、改進(jìn)結(jié)構(gòu)等，以提高模型的性能和泛化能力。

4.2 對生成式參數(shù)調(diào)教。結(jié)合具體業(yè)務(wù)需求和場景進(jìn)行參數(shù)的選擇、調(diào)整和優(yōu)化。實踐中不斷調(diào)整學(xué)習(xí)率，批量大小、迭代次數(shù)等參數(shù)在生成式工具框架各個層次發(fā)揮作用。

在深度學(xué)習(xí)層中，實踐數(shù)據(jù)用于提高模型的魯棒性和泛化能力。例如，使用實踐數(shù)據(jù)來約束模型生成的文本長度、內(nèi)容的合理性等。同時，豫東戰(zhàn)役紅色數(shù)據(jù)還用于防止模型出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，提高模型的魯棒性。在生成式模型層中，實踐數(shù)據(jù)用于生成更加符合人類價值觀的內(nèi)容。例如，使用實踐豫東戰(zhàn)役紅色數(shù)據(jù)來限制生成圖像的顏色、形狀等，或者限制生成文本的情感傾向、主題等，以保證生成的內(nèi)容更加符合人類的審美和情感需求。同時，實踐數(shù)據(jù)需要根據(jù)具體的應(yīng)用場景進(jìn)行合理的調(diào)整和平衡。

4.3 問題分析。首先是收集和處理數(shù)據(jù)面的挑戰(zhàn)性強(qiáng)。在紅色記憶知識庫的建設(shè)與完善過程中，對數(shù)據(jù)的采集與加工遇到不小的困難。鑒于歷史事件、重要人物和地理位置的數(shù)據(jù)來源既廣泛又復(fù)雜，確保數(shù)據(jù)的精確性和可信度變得尤為困難。同時，數(shù)據(jù)處理的過程涉及大量的文本、圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，處理難度較大。為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，需要對數(shù)據(jù)的采集和處理進(jìn)行更加標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)范化的處理。

其次是對技術(shù)能力要求高。生成式的知識組織和服務(wù)需要與人工智能技術(shù)相結(jié)合以實現(xiàn)自動化生成，這對技術(shù)水平提出更高的要求。人工智能算法和技術(shù)的發(fā)展涉及多個領(lǐng)域，如自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，需要具備豐富的研究經(jīng)驗和技能。與此同時，還需持續(xù)關(guān)注技術(shù)的最新發(fā)展，不斷地完善算法與模型，以增強(qiáng)內(nèi)容生成的精確度和多樣性。

最后是用戶需求的變化大。在描述紅色事件的情境中，多樣化的需求成為一個顯著的挑戰(zhàn)。人們對知識的需求各不相同，有些人更傾向于關(guān)注歷史事件的具體細(xì)節(jié)和背景，有些人則更看重人物的形象和思維方式，還有一些用戶則更關(guān)心特定地點的歷史和文化背景。這需要加強(qiáng)對需求的分析和研究，提供更加個性化和多樣化的知識服務(wù)。同時，也需要通過反饋和調(diào)研等方式，了解用戶需求的變化和趨勢，及時調(diào)整服務(wù)策略。

運(yùn)用生成式工具做好紅色述事并創(chuàng)造新知需要多方面的努力和合作。通過發(fā)揮生成式工具的潛力，結(jié)合紅色資源進(jìn)行創(chuàng)意和內(nèi)容生成，并注重用戶體驗和反饋，不斷提升紅色述事的品質(zhì)和影響力。

*本文系2023年度河南省檔案科技項目“開封市紅色檔案資源數(shù)據(jù)庫建設(shè)研究”（項目編號：2023-R-063）的階段成果。

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（作者單位：商丘職業(yè)技術(shù)學(xué)院 張亞影，碩士，館員 來稿日期：2023-08-20）